Sans faire de mauvais jeu de mots, la tendance actuelle est de mettre l’IA à toutes les sauces. Mais le cas Starbucks tel qu’il est relaté par l’Usine nouvelle dans un article daté du 8 juillet (1) est un bel exemple de l’application de ces technologies à l’amélioration de la relation clients.

Starbucks anime un programme de fidélité de 12 millions de membres. Le bénéfice proposé n’est pas l’éternel « dixième café pour neuf achetés » mais plutôt d’offrir à chaque membre la boisson la mieux adaptée à ses gouts… dont un niveau de personnalisation très élevé. Ce qui, d’ailleurs, permet de vendre plus cher (pas de réduction) un produit pour lequel le consommateur aura, avec raison, le sentiment d’avoir été écouté.

Ce choix stratégique ayant été fait, Starbucks a demandé au BCG (Boston Consulting Group) comment optimiser leur proposition de valeur et donc mieux capter les attentes des membres pour mieux les personnaliser. Objectif : attirer leur attention sur les promotions et nouveautés du moment qui vont leur plaire.

Un « moteur d’Intelligence artificielle » a été développé qui permet de réaliser cette opération. L’article ne détaille pas la technologie utilisée et en quoi la démarche correspond à de l’Intelligence artificielle. En revanche, le niveau de personnalisation est extrêmement élevé car Starbucks est passé d’une offre segmentée en une trentaine de promotions diverses à plus de 400 000 ! Comme le note le journaliste de l’Usine nouvelle « Chez Starbucks, on peut avoir un triple shoot avec du caramel mais pas trop » !

L’objectif avoué est d’augmenter de 1% par semaine les achats effectués par les membres du programme de fidélité par rapport à ceux qui ne le sont pas. 1% par semaine … ou 80% par an. L’objectif est donc très ambitieux. Il a conduit à une refonte de l’organisation des équipes.

Un tel niveau de personnalisation pose plusieurs problèmes éthiques que ne manquent pas de souligner l’Usine nouvelle. En adhérant au programme de fidélité – quels que soient les termes contractuels – ce consommateur s’attend à un bénéfice, récompense de sa fidélité, pas à un espionnage en règle de sa vie privée.

Si l’article ne détaille pas les fondements technologiques de ce moteur, il n’est pas difficile de comprendre qu’il s’agit de modéliser des données structurées comme les consommations, les dates et heures de la journée… et d’exploiter des outils d’analyse prédictive intégrés dans des outils de Business Intelligence.

Une voie complémentaire à cette approche est celle que propose QWAM avec son produit QWAM Text Analytics. L’objectif est toujours de mieux comprendre les attentes du consommateur mais à partir de ce qu’il a dit et exprimé dans ses communications.

La complémentarité est évidente car si le moteur d’IA va correctement corréler les données de consommations, il sera bien incapable de modéliser un commentaire du type « Mon latté avec cette chaleur c’est très moyen. Finalement, je vais revenir au bon vieux Coca bien frais ». QWAM Text Analytics pourra au contraire en tirer bénéfice et évitera d’envoyer à cet adhérent une super promo pour son latté habituellement préféré.

QWAM Text Analyctis permettra d’extraire automatiquement les concepts-clés des verbatims – ici « un Coca bien frais », ou « avec cette chaleur, c’est très moyen » mais aussi d’en analyser la tonalité. La citation ci-avant n’est qu’une opinion. En revanche, dire « le latté chez Starbucks est de plus en plus imbuvable » est franchement négative. Cette différence, QWAM Text Analytics est capable de la détecter. Comment ? Contactez-nous ! Nous serons ravis de vous l’expliquer.

(1) Usine nouvelle – article daté du 8 juillet 2018 « Chez Starbucks, comment l’Intelligence artificielle devient l’atout fidélité » par Christophe Bys.